|
resume: true |
|
device: cuda |
|
use_amp: false |
|
seed: 1000 |
|
dataset_repo_id: javasoup/koch_test |
|
video_backend: pyav |
|
training: |
|
offline_steps: 80000 |
|
num_workers: 4 |
|
batch_size: 8 |
|
eval_freq: -1 |
|
log_freq: 100 |
|
save_checkpoint: true |
|
save_freq: 10000 |
|
online_steps: 0 |
|
online_rollout_n_episodes: 1 |
|
online_rollout_batch_size: 1 |
|
online_steps_between_rollouts: 1 |
|
online_sampling_ratio: 0.5 |
|
online_env_seed: null |
|
online_buffer_capacity: null |
|
online_buffer_seed_size: 0 |
|
do_online_rollout_async: false |
|
image_transforms: |
|
enable: false |
|
max_num_transforms: 3 |
|
random_order: false |
|
brightness: |
|
weight: 1 |
|
min_max: |
|
- 0.8 |
|
- 1.2 |
|
contrast: |
|
weight: 1 |
|
min_max: |
|
- 0.8 |
|
- 1.2 |
|
saturation: |
|
weight: 1 |
|
min_max: |
|
- 0.5 |
|
- 1.5 |
|
hue: |
|
weight: 1 |
|
min_max: |
|
- -0.05 |
|
- 0.05 |
|
sharpness: |
|
weight: 1 |
|
min_max: |
|
- 0.8 |
|
- 1.2 |
|
lr: 1.0e-05 |
|
lr_backbone: 1.0e-05 |
|
weight_decay: 0.0001 |
|
grad_clip_norm: 10 |
|
delta_timestamps: |
|
action: |
|
- 0.0 |
|
- 0.03333333333333333 |
|
- 0.06666666666666667 |
|
- 0.1 |
|
- 0.13333333333333333 |
|
- 0.16666666666666666 |
|
- 0.2 |
|
- 0.23333333333333334 |
|
- 0.26666666666666666 |
|
- 0.3 |
|
- 0.3333333333333333 |
|
- 0.36666666666666664 |
|
- 0.4 |
|
- 0.43333333333333335 |
|
- 0.4666666666666667 |
|
- 0.5 |
|
- 0.5333333333333333 |
|
- 0.5666666666666667 |
|
- 0.6 |
|
- 0.6333333333333333 |
|
- 0.6666666666666666 |
|
- 0.7 |
|
- 0.7333333333333333 |
|
- 0.7666666666666667 |
|
- 0.8 |
|
- 0.8333333333333334 |
|
- 0.8666666666666667 |
|
- 0.9 |
|
- 0.9333333333333333 |
|
- 0.9666666666666667 |
|
- 1.0 |
|
- 1.0333333333333334 |
|
- 1.0666666666666667 |
|
- 1.1 |
|
- 1.1333333333333333 |
|
- 1.1666666666666667 |
|
- 1.2 |
|
- 1.2333333333333334 |
|
- 1.2666666666666666 |
|
- 1.3 |
|
- 1.3333333333333333 |
|
- 1.3666666666666667 |
|
- 1.4 |
|
- 1.4333333333333333 |
|
- 1.4666666666666666 |
|
- 1.5 |
|
- 1.5333333333333334 |
|
- 1.5666666666666667 |
|
- 1.6 |
|
- 1.6333333333333333 |
|
- 1.6666666666666667 |
|
- 1.7 |
|
- 1.7333333333333334 |
|
- 1.7666666666666666 |
|
- 1.8 |
|
- 1.8333333333333333 |
|
- 1.8666666666666667 |
|
- 1.9 |
|
- 1.9333333333333333 |
|
- 1.9666666666666666 |
|
- 2.0 |
|
- 2.033333333333333 |
|
- 2.066666666666667 |
|
- 2.1 |
|
- 2.1333333333333333 |
|
- 2.1666666666666665 |
|
- 2.2 |
|
- 2.2333333333333334 |
|
- 2.2666666666666666 |
|
- 2.3 |
|
- 2.3333333333333335 |
|
- 2.3666666666666667 |
|
- 2.4 |
|
- 2.433333333333333 |
|
- 2.466666666666667 |
|
- 2.5 |
|
- 2.533333333333333 |
|
- 2.566666666666667 |
|
- 2.6 |
|
- 2.6333333333333333 |
|
- 2.6666666666666665 |
|
- 2.7 |
|
- 2.7333333333333334 |
|
- 2.7666666666666666 |
|
- 2.8 |
|
- 2.8333333333333335 |
|
- 2.8666666666666667 |
|
- 2.9 |
|
- 2.933333333333333 |
|
- 2.966666666666667 |
|
- 3.0 |
|
- 3.033333333333333 |
|
- 3.066666666666667 |
|
- 3.1 |
|
- 3.1333333333333333 |
|
- 3.1666666666666665 |
|
- 3.2 |
|
- 3.2333333333333334 |
|
- 3.2666666666666666 |
|
- 3.3 |
|
eval: |
|
n_episodes: 50 |
|
batch_size: 50 |
|
use_async_envs: true |
|
wandb: |
|
enable: true |
|
disable_artifact: false |
|
project: lerobot |
|
notes: '' |
|
fps: 30 |
|
env: |
|
name: real_world |
|
task: null |
|
state_dim: 6 |
|
action_dim: 6 |
|
fps: ${fps} |
|
override_dataset_stats: |
|
observation.images.laptop: |
|
mean: |
|
- - - 0.485 |
|
- - - 0.456 |
|
- - - 0.406 |
|
std: |
|
- - - 0.229 |
|
- - - 0.224 |
|
- - - 0.225 |
|
observation.images.phone: |
|
mean: |
|
- - - 0.485 |
|
- - - 0.456 |
|
- - - 0.406 |
|
std: |
|
- - - 0.229 |
|
- - - 0.224 |
|
- - - 0.225 |
|
policy: |
|
name: act |
|
n_obs_steps: 1 |
|
chunk_size: 100 |
|
n_action_steps: 100 |
|
input_shapes: |
|
observation.images.laptop: |
|
- 3 |
|
- 480 |
|
- 640 |
|
observation.images.phone: |
|
- 3 |
|
- 480 |
|
- 640 |
|
observation.state: |
|
- ${env.state_dim} |
|
output_shapes: |
|
action: |
|
- ${env.action_dim} |
|
input_normalization_modes: |
|
observation.images.laptop: mean_std |
|
observation.images.phone: mean_std |
|
observation.state: mean_std |
|
output_normalization_modes: |
|
action: mean_std |
|
vision_backbone: resnet18 |
|
pretrained_backbone_weights: ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1 |
|
replace_final_stride_with_dilation: false |
|
pre_norm: false |
|
dim_model: 512 |
|
n_heads: 8 |
|
dim_feedforward: 3200 |
|
feedforward_activation: relu |
|
n_encoder_layers: 4 |
|
n_decoder_layers: 1 |
|
use_vae: true |
|
latent_dim: 32 |
|
n_vae_encoder_layers: 4 |
|
temporal_ensemble_momentum: null |
|
dropout: 0.1 |
|
kl_weight: 10.0 |
|
|